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AIの試用（PoC）を2週間で終わらせる進め方

AIの試用（PoC）が長引く原因は対象業務の選び方と評価基準の曖昧さにあります。2週間で「入れる・入れない」を判断する進め方を手順で示します。

AI担当に任命されたときの最初の30日

AI担当に任命されたら、最初の30日でやることは棚卸し・1業務での試行・数字の記録・報告の4つです。週ごとの動き方と失敗例をまとめました。

中小企業がAIで最初にやるべき業務はどれか

中小企業がAI導入で最初に手を付けるべき業務は、判断が要らず量が多い定型作業です。経理・営業事務・総務が上位に来る理由と、選び方の基準を解説します。

AI導入前に必ずやる業務の棚卸しのやり方

AI導入で失敗する会社の多くは、ツール選びの前に業務の棚卸しをしていません。誰が・何を・どのくらいの頻度と時間でやっているかを洗い出す5ステップの手順を解説します。

AI化に向いている業務・向いていない業務の見分け方

AIに任せてよい業務とダメな業務の違いを、3つの条件と5つのチェック項目で判定します。業務別の判定例と、誤って判定しやすいケースも示します。

「社内にAIに詳しい人がいない」福岡の会社が最初にやること

社内にAIに詳しい人がいなくても、最初にやることはツール選びではなく業務の棚卸しです。福岡の中小企業が最初の1か月で何をすべきか、手順と時間の目安をまとめました。

毎月の事務作業に時間を取られている

経理

AIでPDFの請求書を表に起こす

PDFの請求書をAIに読み込ませて表に変換する方法と削減時間の試算。手作業の転記が要らなくなる範囲と、残る確認作業を具体的に示す。

AIで月次レポートの説明文を書く｜手順と注意点

月次レポートの説明文（コメント）をAIで書く手順を解説。数字の集計・グラフ化は既存業務のまま、AIには「数字から文章を作る」部分だけを任せます。試算付き。

経理

請求書発行の作業を減らす｜手作業をなくす3つの段階

請求書発行は「作成」「送付・消込」「催促」の3段階に分けられ、それぞれAIに任せられる範囲が違う。段階別の時間試算と手順を整理した。

日報・週報のとりまとめをやめる｜集計を自動にする方法

日報・週報の「読んで拾ってまとめる」作業は、書式を固定すればAIに任せられます。手順と時間の目安を具体的に示します。

月次レポート作成の時間を8割減らす手順

月次レポート作成でAIに任せられるのは、データ収集・集計・グラフ化・文章のたたき台の4工程です。試算では月20時間が4時間程度まで減らせます。

広告レポートの作成を自動化する｜毎月の手集計をやめる

広告レポートの数字集計・グラフ作成・コメント書きはAIに任せられます。一般的な業務量で試算すると、月10〜15時間が2〜4時間に減ります。任せられる範囲と手順を解説します。

メール対応に追われている

社外メール返信のAIプロンプト｜失礼にならない型

社外メールの返信をAIに任せる方法を、失礼にならない型のプロンプト例と時間試算で解説。断りの返信・お詫びの返信もそのまま使える。

AIで問い合わせメールを分類して振り分ける手順

問い合わせメールをAIで分類し担当部署へ振り分ける手順を解説。任せられる範囲と人の確認が必要な範囲を整理し、導入後の時間差を試算しました。

問い合わせメールの一次返信をAIで下書きする仕組み

問い合わせメールの一次返信をAIに下書きさせる仕組みを解説します。任せられる範囲と任せられない範囲、削減時間の試算、導入手順を示します。

在庫・受発注のメール処理をAIで読み取る

取引先からの発注メールをAIに読み取らせ、在庫と突き合わせる仕組みを解説。任せられる範囲と、一般的な業務量からの削減時間試算を示します。

会議・議事録に時間がかかる

議事録AIのプロンプト｜そのまま使える型

議事録作成をAIに任せるための、そのまま貼って使えるプロンプトの型をまとめました。文字起こしの整形から決定事項の抽出、議事録から次のアクションを作るところまで対応します。

AIで会議の議事録を作る手順｜録音から共有まで

会議の議事録をAIで作る手順を、録音・文字起こし・下書き作成・確認・共有の5段階に分けて解説。各段階でAIに任せる範囲と人が確認すべき点を整理しました。

議事録作成をAIに任せる｜精度を実用レベルにする使い方

議事録作成はAIに任せられますが、そのまま配布すると誤りが残ります。任せられる範囲と、精度を実用レベルまで上げる使い方を整理しました。

Notion AIは業務効率化にどこまで使えるか

Notion AIで任せられるのは要約・文章の下書き・議事録整理・社内情報の検索応答の4つです。判断や意思決定は任せられません。工程別の時間試算を紹介します。

人手が足りない・採用がうまくいかない

人事

AIで求人票を作る手順｜応募が来る書き方

求人票の作成はAIに任せられます。職種情報の整理から下書き・見直しまでの手順と、応募が来る書き方のコツを解説します。

人事

採用の書類選考をAIで一次仕分けする｜公平性を保つ設計

採用の書類選考でAIに任せられるのは「要件との突き合わせ」までです。合否そのものを任せると公平性が壊れます。境界線と設計の要点を整理します。

人事

シフト作成にかかる時間を減らす方法

シフト作成は「希望収集」「割り当て」「調整」の3工程に分けられます。AIに任せられる範囲と、人が判断すべき範囲を整理しました。

人材紹介・派遣会社のAI活用｜マッチング前の作業を減らす

人材紹介・派遣会社がAIに任せられるのは、マッチング判断そのものではなく、その手前にある求職者情報の整理・求人票の下書き・日程調整です。目安の削減時間を試算します。

福岡の運送・倉庫業のAI活用｜人手不足の埋め方

福岡の運送・倉庫業がAIに任せられるのは配車計画・運行記録・在庫管理などの事務作業です。ドライバー不足を採用だけで埋めない考え方と削減時間の目安を整理しました。

福岡の飲食・小売が本部作業をAIで減らす方法

福岡の飲食・小売チェーンがAIに任せられるのは発注データの集計、シフト表の下書き、日報・売上報告のとりまとめといった本部作業です。削減時間の目安と注意点を整理しました。

費用が心配・お金をかけられない

AI導入計画書の書き方｜補助金申請にも使える構成

AI導入計画書は「現状」「課題」「導入内容」「効果試算」「実行体制」の5部構成で書く。補助金申請ではこれに費用内訳とスケジュールを足すだけで流用できる。

中小企業のAI導入費用の相場｜月いくらから始められるかを業務別に整理

中小企業のAI導入費用は、ツール利用料だけなら月数千円から、業務改善の支援まで含めると月5万円台からが目安です。内訳と業務別の考え方を整理します。

AI導入の見積書の見方｜何にいくら払っているのかを分解する

AI導入の見積書は「初期費用」「月額費用」の2行だけでは中身が分かりません。見積書に並ぶ費目を分解し、何にいくら払っているのかを整理します。

月10万円以下で始めるAI業務改善｜優先順位のつけ方

月10万円以下の予算でAI業務改善を始める場合の優先順位のつけ方を解説します。最初に手を付けるべき業務の選び方と、予算の配分イメージを試算で示します。

福岡の中小企業が使えるAI・IT導入の補助金まとめ

福岡の中小企業がAI・IT導入で使える補助金は、国・福岡県・福岡市の3つの窓口に分かれます。窓口ごとの違いと確認手順を整理しました。

IT導入補助金はAIツールに使えるか｜対象と申請の流れ

IT導入補助金は生成AIツールの導入費用に使えるのか。対象になる枠・ならない枠の見分け方と、申請の流れ、注意点を整理しました。

情報漏えい・ルールが不安

AIで営業リストを作る｜やってよい範囲と法律

営業リスト作成でAIに任せられるのは情報の整理・重複排除・セグメント分け。収集元の適法性判断は人が担う必要があります。任せてよい範囲と法律上の注意点を整理しました。

社内データを生成AIに入れて大丈夫か｜情報漏えいの線引き

社内データを生成AIに入力してよいかは、情報の種類と契約プランで線引きが変わります。入れていい情報・ダメな情報の分類、無料版と法人向けの違い、社内ルールの作り方を整理しました。

AIの回答が間違っていたときの責任はどうなるか

AIの回答が間違っていた場合、責任はAI提供会社ではなく利用した会社側に生じるのが基本です。最終的にその情報を使った人・会社が負う理由と、社内でリスクを抑える運用を整理しました。

AI導入のセキュリティ社内ルールの作り方（雛形の考え方）

AI利用の社内ルールを作るときに決めるべき7項目と、AIに雛形を作らせて時間を減らす手順を解説します。入力禁止情報の線引き方も具体的に示します。

生成AIの著作権リスク｜業務で使うときの線引き

生成AIの著作権リスクは「学習」と「出力」で分けて考えます。業務で使ってよい範囲と、確認が必要な範囲の線引きを整理しました。

個人情報を生成AIに入力してよいか｜法律とルールの整理

生成AIに個人情報を入力してよいかを、個人情報保護法の考え方と社内ルールの作り方から整理します。業務別の線引き表付き。

導入したのに社内で使われない

AI導入の社内説明資料の作り方｜反対を減らす順番

AI導入の社内説明で反対が出るのは、順番と資料の組み方が原因です。反対を減らす説明の順番、資料に入れる項目、数字の出し方をまとめました。

AI研修を受けても社内が変わらない理由と、代わりにやるべきこと

AI研修を実施しても業務が変わらないのは、研修と現場の業務が切り離されているためです。研修の前後に何をやるべきかを、公開調査の数字とあわせて整理しました。

AI導入を社内で反対されたときの説得材料の作り方

AI導入への社内の反対は雇用・品質・手間の3種類に分かれます。反対理由ごとの説得材料の作り方と、業務時間の試算表の作り方を整理しました。

50代・60代の社員が多い会社でもAIは定着するか

年齢よりも「入口の設計」でAI定着は決まります。50代・60代が中心の職場で実際に続く導入手順と、つまずきやすい点を整理しました。

AIツールを入れたのに誰も使わない状態から抜け出す方法

AIツールが使われなくなる原因は性能ではなく「使う理由の設計」不足です。業務を1つに絞り、使う場面を仕組みに埋め込む立て直し手順を整理しました。

資料づくり（マニュアル・提案書）が重い

AI導入計画書の書き方｜補助金申請にも使える構成

AI導入の効果を社長に報告する1枚の作り方

AI導入の効果報告で社長が見たいのは時間・金額・次の一手の3つだけです。業務ごとの前後差を表にする1枚の作り方を解説します。

AIで社内マニュアルを作る手順

社内マニュアル作りは「話す」「文字にする」「整える」の3工程に分けるとAIに任せやすくなります。手順と時間試算、失敗パターンを整理しました。

AIで提案書のたたき台を作る手順

提案書のたたき台は、材料集め・構成案・本文下書き・数字検証・体裁調整の5手順に分ければAIに任せられます。任せる範囲と人が確認する範囲を分けて示します。

AI導入の見積書の見方｜何にいくら払っているのかを分解する

見積書作成を自動化する方法｜中小企業がすぐ始められる手順

見積書作成は「転記」「単価計算」「体裁調整」に分解でき、AIと定型化で任せられる。手順と時間試算、任せられない判断業務を整理した。